基于环境信息融合的知识图谱构建方法

针对多源异构的环境数据难以利用的问题,在通用知识图谱的基础上,融合各类环境数据构建环境知识图谱.首先利用网络爬虫等获取环境数据,并进行数据预处理;进而利用结构化数据转化、文本抽提以及数据融合等技术,研究基于环境信息融合的知识图谱构建方法;最后将生成的知识图谱存入图谱数据库,并搭建知识图谱应用平台,提供递归查询功能,实现环境知识图谱的可视化,以期为相关人员提供有益参考.     

知识图谱融合技术研究

大数据及人工智能等技术的发展促使了海量数据的生成。从海量数据中有效、高效、直观地捕获和融合知识成为研究热点。从知识图谱融合的相关概念出发,讨论了用于处理知识图谱融合的先进技术。系统介绍了开源知识融合、知识图谱融合、知识图谱内部信息融合、多模态知识融合和多源知识协同推理的最新研究进展。在此基础上,探讨了大规模知识库环境下多源知识融合的挑战和未来研究方向。     

面向流程工业控制的双安融合知识图谱研究

随着工业控制系统不断走向现代化和智能化,工业控制系统的安全问题日益凸显。然而,传统的工业控制系统往往仅关注信息安全或生产安全,不能同时兼顾两方面的安全问题。知识图谱作为一种结构化的数据表现形式,能够存储领域知识并建模知识之间的因果关系。现有研究大多使用知识图谱解决网络安全问题,鲜有研究将知识图谱用于解决工业控制系统的信息与生产安全问题。文中提出了一种面向流程工业控制系统的双安融合知识图谱构建方法,通过基于BERT的命名实体模型和图对齐等技术,有效地从工控领域网络安全数据库和实际化工生产相关文档中提取了实体和关系,并构建了流程工业双安融合知识图谱。该知识图谱融合了化工生产流程特征和网络攻击行为特征,能通过两种特征知识间的耦合关系为工控系统提供综合的网络安全和生产安全保障。     

知识图谱综述——表示、构建、推理与知识超图理论

针对知识图谱(KG)在知识驱动的人工智能研究中发挥的强大支撑作用,分析并总结了现有知识图谱和知识超图技术.首先,从知识图谱的定义与发展历程出发,介绍了知识图谱的分类和架构;其次,对现有的知识表示与存储方式进行了阐述;然后,基于知识图谱的构建流程,分析了各类知识图谱构建技术的研究现状.特别是针对知识图谱中的知识推理这一重...     

知识图谱研究综述

知识图谱是以图的形式表现客观世界中的概念和实体及其之间关系的知识库,是语义搜索、智能问答、决策支持等智能服务的基础技术之一.目前,知识图谱的内涵还不够清晰;且因建档不全,已有知识图谱的使用率和重用率不高.为此,本文给出知识图谱的定义,辨析其与本体等相关概念的关系.本体是知识图谱的模式层和逻辑基础,知识图谱是本体的实例化;本体研究成果可以作为知识图谱研究的基础,促进知识图谱的更快发展和更广应用.本文罗列分析了国内外已有的主要通用知识图谱和行业知识图谱及其构建、存储及检索方法,以提高其使用率和重用率.最后指出知识图谱未来的研究方向.     

基于多源信息融合的API知识图谱构建

API相关的知识通常分散隐含在多个信息源,如API参考文档、问答网站等非结构化的文本中,不利于API的查询与检索.为此,提出一种多源信息融合的API知识图谱构建方法,以提高API检索的效率.API参考文档从设计者角度描述了API的功能和结构,Stack Overflow问答网站从用户角度提供了API的使用目的及应用场景,二者互为补充,可共同为API查询与检索提供支持.通过分析API参考文档,抽取API和领域概念作为实体,构建API和领域概念之间的关联关系;利用Stack Overflow问答网站,抽取问答QA和API概念作为实体,构建问答QA和API概念之间的关联关系.在此基础上,将二者进行知识融合,构建多源API知识图谱,以实现基于知识图谱的API推荐.为验证本文方法,分别从知识抽取的准确性和推荐应用两方面对本文构建API知识图谱的有效性进行评估.实验结果表明,基于知识图谱的API推荐,在推荐效果及效率上均有提升.     

煤矿领域知识图谱构建

为有效分析煤矿领域知识之间的联系,将本体技术和知识图谱构建技术相结合,实现煤矿领域核心知识图谱的构建。结合煤矿领域数据特点提出一种基于七步法、METHONTOLOGY法的本体构建方法,并借助本体建模工具Protégé完成对煤矿领域本体的构建;通过对RDF三元组到图数据库结构的映射分析,将煤矿领域本体数据存储于Neo4j图数据库,实现煤矿领域核心知识图谱的初步构建;设计并开发煤矿监测监控原型系统,实现对煤矿知识的存储,有助于保障作业人员的生命安全与设备完整。     

基于属性图模型的领域知识图谱构建方法

随着大数据时代的到来,各个行业领域需要处理的数据之间的关系数量呈几何级数增长,亟需一种支持海量复杂数据关系表示能力的数据模型,即领域知识图谱.虽然领域知识图谱展现了巨大的潜力,但不难发现目前仍然缺乏成熟的构建技术和平台.如何快速构建出领域知识图谱是一个重要挑战.在对领域知识图谱进行系统的研究后,提出了一种基于属性图模型...     

呼吸系统疾病知识图谱的构建

呼吸系统疾病是中国十大死亡率疾病之一。为解决其数据分布庞杂、难以深层次应用的问题,通过采用自顶向下的方法,构建了呼吸系统疾病知识图谱。首先,参考医学文献构建了呼吸疾病词典,并根据该疾病词典爬取了垂直医疗网站的呼吸疾病数据;然后,利用知识融合完成多源异构数据的链接,通过定义不同疾病属性相似度来计算疾病实体相似度,提高准确率;最后,将呼吸系统疾病数据存储到Neo4j中,并做可视化展示。     

河北省旅游景点知识图谱的构建

针对河北省旅游景点数量多分布广、信息杂糅且线上搜索智能化不足的问题,论文研究了河北省旅游景点知识图谱的构建过程。首先通过爬虫技术从不同来源获得初始旅游数据;然后对于经过信息抽取后的景点属性和属性值信息进行知识融合;最后进行旅游本体构建并将所有加工后的数据存入Neo4j图数据库,完成知识图谱的构建。论文通过知识图谱技术将现有景点的信息进行分析、整合,有助于提高搜索效率,使游客在出游前就享受到优质的服务,进而促进旅游业的发展。     

基于大数据技术的医学知识图谱构建方法

为了解决医学知识图谱中知识重复、知识质量良莠不齐、知识间关联不够明确等问题,本文提出了一种大数据驱动下的医学知识图谱构建方法,同时针对医学知识图谱集成、演进、增强方面进行图谱知识融合和补全操作。然后,简单介绍医学知识图谱在医学领域的几个重要应用以及相关的人工智能技术的支持。最后,结合当前我国医学知识图谱构建技术面临的重大挑战和关键问题,对其发展前景进行了展望。     

气象记录档案知识图谱构建

为提升气象档案管理和社会化利用能力,提出了一种气象记录档案知识图谱构建方法.以安徽省馆藏气象记录档案资源为基础,通过自顶向下的方式设计概念层及层次关系来构建本体库,基于本体库对接实体构建知识模型,分别采取D2RQ、图像识别和定制包装器对不同存储格式的档案进行知识抽取构建数据层,通过建立同义词库等来完成知识融合,利用My...     

新闻知识图谱中知识融合量化评估研究

现阶段检验知识图谱融合程度的方法大多是基于句法检查和实例检验的人工方法,或对知识库中的逻辑规则进行推理,以此判断图谱是否具有完备性和一致性,但缺少对知识融合量化评估的具体方法。提出了一种基于幂律定律的量化评估方法,并用融合后的长江大保护新闻知识图谱节点数进行验证,发现随着节点相似度的升高,当前图谱节点的融合度增加,融合后节点数急剧下降,幂律模型拟合优度良好,调整决定系数均大于0.98。这一检验方法可为新闻知识图谱的融合度检验提供新的标准。     

航空制造知识图谱构建研究综述

目前航空装备制造企业的设计、制造相关流程中积累了大量数据,基于知识图谱技术可以对这些数据进行有效融合与管理,对不断更新的制造知识进行挖掘,将为航空制造企业智慧化升级提供有力的知识支撑。为探明知识图谱在航空制造领域的理论支撑体系与实际应用情况,通过文献调研分析航空制造知识图谱架构、定义及特点;阐明知识图谱领域构建过程中的核心技术并进行研究综述,对比航空制造知识图谱与通用知识图谱构建技术上的异同,并提出了三个切合实际的航空制造知识图谱应用方向及其解决方案;最后对未来航空制造知识图谱的挑战进行了分析及展望,为后续该领域的研究提供一些思路。     

矿井建设知识图谱构建研究综述

目前矿井建设工作中积累了海量数据,运用知识图谱技术可以挖掘这些动态数据间的复杂联系,为管理矿井数据、实现智慧化矿井建设等研究提供有效帮助。通过文献调研分析了矿井建设知识图谱的构建方法及数据特征,为知识图谱在矿井建设领域的落地应用提供了理论支撑;针对矿井建设领域的非结构化数据,系统地总结了知识抽取、知识融合、知识推理等构造知识图谱核心技术的原理与改进方法;最后分析了未来在矿井建设领域应用知识图谱的落地场景及发展趋势。     

产教融合项目知识图谱构建及图数据库实现

将产学工程项目引入到教学中,不仅有助于提高学生的实践能力,还能提高学生的学习兴趣和教学质量,有利于培养高素质、高技能人才.以IE专业为例,分析了校企工程项目、专业知识与课程之间的语义,运用图数据库Neo4j构建了项目知识图谱,最后使用Cypher语言实现了项目课程化设计思路.实例表明:利用知识图谱挖掘工程项目、专业及课...     

基于智能映射推荐的知识图谱实例构建与演化方法

随着大数据技术的深入发展,各领域产生了海量异构数据,构建知识图谱是实现异构数据语义互通的重要手段。通过将结构化数据与本体模型映射匹配来生成实例模型是图谱实例层构建常用的方法。然而,对于复杂异构的领域数据来说,现有映射式实例构建方法大多需要用户手动完成全部映射匹配,映射操作繁琐,无法进行智能匹配,费时费力且容易出错。除此之外,现有方法对实例导入后的增量更新也支持不足。针对现有模式匹配和实例构建方法的映射操作繁琐的问题,提出了基于智能映射推荐的实例构建与演化方法。其中,智能映射复用推荐机制,在用户手动映射之前进行数据模式匹配计算,对元素级相似度、表级相似度和表间传播相似度进行多级相似度综合计算,根据数据模式匹配度仲裁排序后生成推荐映射。另外,增量发现机制通过自动发现冗余实例和冲突实例,生成系统后台任务进行处理,可实现实例的高效无重复导入。在山东市政府开放数据集和深圳市医疗急救数据集上进行了实验,在映射复用推荐模块的辅助下,交互时间缩短为传统模式的约26%,字段推荐匹配准确率达到98.1%;在增量发现模块的实验中,导入了1 394万个实例节点以及2 158万条关系边所需的时间由31.21 h...     

时序知识图谱的增量构建

带有时序特征的知识图谱(KG)称为时序知识图谱,用来描述知识库中增量式的概念及其相互关系.知识随着时间推移而变化,将新增知识实时、准确地添加到时序知识图谱中,可以实时反映知识的演化更新.对此,给出时序知识图谱的定义,并基于TransH提出一种时序知识图谱的增量构建方法.为了将新增且相关的三元组准确地添加到当前知识图谱中...